{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Hands-on!\n",
    "\n",
    "Nessa prática, sugerimos alguns pequenos exemplos para você implementar sobre o Spark."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Estimar o Pi\n",
    "\n",
    "Existe um algoritmo para estimar o Pi com números radômicos. Implemente-o sobre o Spark.\n",
    "\n",
    "Descrição do algoritmo: http://www.eveandersson.com/pi/monte-carlo-circle\n",
    "\n",
    "Implementação EM PYTHON (__não sobre o SPARK__): http://www.stealthcopter.com/blog/2009/09/python-calculating-pi-using-random-numbers/\n",
    "\n",
    "O númer de pontos deve ser 100000 (cem mill) vezes o número mínimo de partições padrão do seu SparkContext (`sc.defaultMinPartitions`). Esses pontos devem ser selecionados aleatóriamente na etapa de map (ver observações).\n",
    "\n",
    "Observações: use as funções __map__ (para mapear as ocorrêncas em `0` ou `1`, significando `1` quando o ponto aleatório cair dentro do círculo e `0` quando o contrário) e __reduce__ (para sumar as ocorrências)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Filtragem de Primos\n",
    "\n",
    "Dado uma sequência de números de `1` a `1000000`, filtre somente os primos dessa sequência."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Municípios do Brasil\n",
    "\n",
    "Dado o dataset `mucipios_do_Brasil.csv`, faça duas operações com ele:\n",
    "\n",
    "1. Monte uma lista dos municípios por estado.\n",
    "2. Conte quantos municípios há em cada estado.\n",
    "\n",
    "Dicas: use as operações groupByKey e reduceByKey, não faça um count na lista da operação 1. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Pyspark (Py 2)",
   "language": "",
   "name": "pyspark"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.8"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}
